什么是数据堆栈？

数据堆栈是一组技术的集合，这些技术协同工作，在企业中收集、存储和处理数据。在过去十年中，数据量和数据驱动型决策显著增长。数据堆栈技术相互集成并相互通信，进而将数据从来源移动到存储位置，并进一步用于各种用途。它们使组织能够利用其数据实现商业智能，同时满足所有监管和安全要求。

数据堆栈使组织能够基于数据驱动的决策来扩展其业务运营。现代数据堆栈工具能够大规模地从原始、结构化或半结构化的数据中提取有意义的洞察。

数据堆栈在各种应用中为组织提供支持，例如：

物联网

物联网设备通常内存空间有限，并且安装在远程位置。数据堆栈允许物联网设备收集传感器读数并将其发送到集中式云存储。例如，车队管理公司可以将数百辆卡车的位置、温度、速度和其他信息发送出去，以实时绘制运输路线。

商业智能

数据堆栈使组织能够使用商业智能工具，最大限度地发挥其收集的数据的价值。由于其灵活性，不同的业务部门可以访问相同的数据以满足各自的分析需求。团队可以轻松地操作和分析数据，以发现隐藏的趋势。

人工智能和机器学习

组织使用数据堆栈来支持人工智能和机器学习（AI/ML）使用案例。人工智能和机器学习模型需要使用大量数据进行训练，并且需要持续访问新的数据。数据堆栈使组织能够安全地处理数据，并将其传输到向量数据库或其他格式，以用于人工智能和机器学习管线。

创新

数据堆栈可加速创新工作，使组织能够以更低的成本更快地实现技术突破。分析师可以比较历史数据，并在指导性见解下进行后续的分析。例如，研究团队从各种原型中收集测试数据，并在确定最终版本之前对其进行分析。

发展

如果组织无法扩展其数据需求，并且它们收集的数据变得更加复杂，那么其发展就会停滞。现代数据堆栈（MDS）简化了数据收集、处理和转换，消除了阻碍企业发展的技术障碍。

在过去的几十年里，数据技术经历了重大发展，从 ETL/ELT 到实时流式传输、数据即产品、数据编织架构、数据网格等等。同样，数据库和数据存储的选择也从 SQL 和 NoSQL 扩展到了数据仓库、数据湖以及湖仓一体。不断变化的数据需求、数据类型和解决方案，导致了企业中数据管理方法的激增。各自独立处理数据的团队常常会导致数据冗余和工作重复。组织在充分利用其数据价值方面面临着困难。

传统数据堆栈试图通过集中式架构来解决这一挑战，但这增加了复杂性和成本，同时仍然形成了数据孤岛。相比之下，现代数据堆栈利用云基础设施来构建更灵活、更具成本效益的解决方案。

模块化

传统数据堆栈的设计非常僵化，各个组件之间紧密锁定。技术上的任何变化，甚至是数据架构的改变，都可能导致数据堆栈崩溃，并且可能需要进行复杂的重新设计。

相比之下，现代数据堆栈是可组合的，每个产品都像是更大架构中的一个可配置组件。现代数据工具可以灵活地与一系列其他工具集成，即使是非开发人员也可以根据需要将它们插入或拔出堆栈。

扩展

传统数据堆栈在扩展方面存在困难，这通常是因为它们受限于物理基础设施，而维护和升级这些基础设施的成本很高。相比之下，现代数据堆栈利用云基础设施实现了完全的灵活性。组织可以通过基于云的解决方案扩展存储和数据处理能力，这些解决方案会随着数据的增长自动扩展。没有前期成本，组织只需为其使用的部分付费。这使得团队在扩展 IT 和数据基础设施时能够更加敏捷。

易于使用

传统数据堆栈需要开发人员和技术专家来维护、修改和升级。集中式的数据工程团队会被来自不同用户的请求所困扰，这常常会造成数据项目的瓶颈。相比之下，现代数据堆栈工具是具有可视化界面、用于报告的控制面板以及自助式设计的 SaaS 产品。了解数据的业务用户无需技术帮助即可快速提升技能并使用这些工具。

组织之所以采用现代数据堆栈，是因为与传统数据堆栈相比，它们具有多项优势。

灵活性

过去，数据工程师受限于传统数据转换工具的局限性。他们必须遵循特定步骤才能从原始数据中得出可行的洞察。而现代数据堆栈则实现了数据民主化，使各种业务部门都能更轻松地获取数据洞察。

效率

现代数据堆栈减少了处理数据以及获取有价值洞察所需的时间和成本。同样的数据处理流程，在传统数据堆栈上可能需要数天或数周的时间，而使用现代数据工具可能只需要原来时间的一小部分。组织不再需要为了满足不断增长的分析需求而投资、配置和维护数据服务器。

治理

现代数据堆栈增强了组织在各种数据资产中确保数据一致性和安全性的能力。通过统一的数据流，数据专业人员能够比在传统数据堆栈中更有效地实施数据策略。他们还可以规范数据访问、监控数据用量，并提高数据质量，以帮助组织满足合规要求。

版本控制

有时，由于疏忽或其他原因，数据团队必须回滚到之前的数据集版本。在现代数据堆栈中，这一操作更加容易。现代数据工具通常包含版本控制系统，使工程师能够恢复到之前的数据集。数据科学家也可以对数据集进行渐进式的增量更改，而无需担心破坏整个数据集。

重复使用

与传统数据堆栈的单体架构不同，现代数据堆栈是模块化且可扩展的。数据团队可以在不同的数据平台上复用代码或工具，而无需从头开始重新构建。通常，他们只需要进行一些小的修改，就可以让这些代码或工具处理新的、不熟悉的数据。

自动化

现代数据集成工具允许在创建数据工作流程时实现无缝自动化，这是与传统数据架构的一个关键区别。数据分析师不再受限于僵化的流程，而是可以自定义并自动化端到端的数据流，且无需进行昂贵的重新设计。

现代数据堆栈由几个组件组成，这些组件相互协作，以实现效率、可扩展性和成本降低的目标。

数据管线

数据管道是数据堆栈中的一种特定工作流程，用于移动和处理数据。可以将其视为数据的“管道系统”，数据通过它在源和目标之间流动。例如，数据管线将数据来源连接到集中式云存储。

数据管线通常包含数据摄取工具，这些工具具有一定的转换能力，可以在将原始数据进一步移动到数据堆栈之前对其进行预处理。现代数据管线设计得非常强大，能够扩展以处理不断增长的数据量。通过通道的数据还必须进行筛选以确保质量。为此，数据科学家使用有助于自动化和编排数据流的工具。

数据存储

数据存储是一个存储库，用于安全地保存数据管线发送的数据。它通常指的是云数据仓库和/或数据湖。

数据仓库

数据仓库收集结构化数据，如行为数据和交易数据，业务分析可以直接访问这些数据，而无需进一步处理。它们充当单一可信数据源，提供自助式分析、数据挖掘和报告功能。因此，组织使用像 Amazon Redshift 这样的数据仓库来创建数据驱动的业务策略。

数据湖

数据湖存储原始或半结构化数据，数据科学家可以将这些数据用于数据挖掘、机器学习和其他大数据应用。与数据仓库不同，数据湖保留原始数据格式，如文本、视频、音频和实时流数据。它们适用于低延迟数据摄取，在这种情况下，数据团队必须立即存储来自不同来源的数据，并在以后进行处理。

数据转换

数据堆栈中的数据转换引擎对数据进行更改和处理，以改进分析。它们确保数据干净、一致且准确。一些转换数据的技术包括：

• 从记录中删除不相关或不准确的数据。
• 对数据进行规范化或重组，使其看起来更标准化。
• 将数据从一种格式转换为另一种格式。
• 汇总或聚合数据，使其成为应用程序能够更高效处理的值。

尽管数据转换可以在存储之前进行，但在现代数据堆栈中，最复杂的转换发生在数据存储之后。

数据分析

在现代数据堆栈的末端，您会发现诸如商业分析、预测分析和人工智能系统等数据分析工具，这些工具可以帮助组织做出明智的决策。数据科学家通过分析历史数据来识别模式和洞察。数据可视化将数据转化为非技术用户更容易理解的形式。图表、图形和表格等可视化工具有助于理解特定数据对商业策略的意义。例如，您可以用客户满意度评分来可视化客户反馈，以提高客户留存率。

一些组织可能需要一个强大的现代数据堆栈架构。实现这一目标是可行的，但需要一个切实可行的策略，我们在下面进行了总结。

确定数据目标

定义您对现代数据堆栈的目标。例如，组织可能希望提高客户参与度、增加广告收入或降低运营成本。使用适当的文档来指导您的数据现代化工作。这意味着创建数据治理政策、合规框架和成功指标，以专注于您的数据目标。

制定过渡计划

评测您现有的数据堆栈，以确定可能对数据一致性、数据安全性、可扩展性、效率等方面造成的挑战。制定一个数据策略，从现有的数据架构过渡到现代数据架构。估计未来几年的数据增长情况，以便您可以为新的数据堆栈提前做好规划。

请记住，并非所有业务领域都会受到数据现代化的同等影响。因此，最好从特定的业务流程（如市场营销）开始。这使您能够在对其他部门的数据堆栈进行现代化改造之前验证结果。

选择新工具

根据您的数据策略选择数据工具。一些组织使用人工智能/机器学习工具来实现高级业务分析，其他组织则可以通过自动化报告服务实现其数据目标。投资于入围的工具，并将它们集成起来，以实现端到端的自动化。由于涉及大量的数据移动，因此应考虑合规性和监管要求。

继续监控数据堆栈，以确保其得到适当的治理、安全保障且具有相关性。

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